《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现
《机器学习实战》之K-均值聚类算法的python实现最近的项目是关于“基于数据挖掘的电路故障分析”，项目基本上都是师兄们在做，我只是在研究关于项目中用到的如下几种算法：二分均值聚类、最近邻分类、基于规则的分类器以及支持向量机。基于项目的保密性（其实也没有什么保密的，但是怕以后老板看到我写的这篇博文，...
聚类算法（一）：k-均值 (k-means)算法
首先确保你在动手写代码之前已经了解什么是聚类分析。 k-均值算法----一种基于形心地技术的聚类算法。k-均值算法的英文名是k-means，那么这个算法是怎么工作的呢？ k-均值算法把簇的形心定义为簇内点的均值。它的处理流程如下：1.在数据点集D中随机的选择k个对象（这个k表示你要讲数据集分成几个簇...
K-均值聚类算法的原理与实现
K-均值聚类算法的原理与实现 聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好，本文主要介绍K-均值聚类的算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，并且每个簇的中心采用簇中所含的值的均值计算而成 K－均值聚类...
机器学习经典算法详解及Python实现--聚类及K均值、二分K-均值聚类算法
http://blog.csdn.net/suipingsp/article/category/2749113 摘要 聚类是一种无监督的学习（无监督学习不依赖预先定义的类或带类标记的训练实例），它将相似的对象归到同一个簇中，它是观察式学习，而非示例式的学习，有点像全自动分类。说白了，聚类（clu...
【机器学习实战04】k-均值聚类算法
1、聚类定义 聚类是一种无监督学习，它将相似的对象归为一类，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。k-均值首先发现k个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。 2、开发机器学习应用程序的步骤 (1)收集数据：收集各种样本数据，为了节省时间，可以使用公开的可用数据源 (...
《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
模糊C均值聚类-FCM算法
FCM（fuzzy c-means） 模糊c均值聚类融合了模糊理论的精髓。相较于k-means的硬聚类，模糊c提供了更加灵活的聚类结果。因为大部分情况下，数据集中的对象不能划分成为明显分离的簇，指派一个对象到一个特定的簇有些生硬，也可能会出错。故，对每个对象和每个簇赋予一个权值，指明对象属于该簇的程...
k-means均值聚类算法（转）
4.1、摘要在前面的文章中，介绍了三种常见的分类算法。分类作为一种监督学习方法，要求必须事先明确知道各个类别的信息，并且断言所有待分类项都有一个类别与之对应。但是很多时候上述条件得不到满足，尤其是在处理海量数据的时候，如果通过预处理使得数据满足分类算法的要求，则代价非常大，这时候可以考虑使用聚类算法...
《机器学习实战》二分-kMeans算法（二分K均值聚类）
===================================================================== 《机器学习实战》系列博客是博主阅读《机器学习实战》这本书的笔记也包含一些其他python实现的机器学习算法 ...
Matlab中K-means聚类算法的使用（K-均值聚类）
K-means聚类算法采用的是将N*P的矩阵X划分为K个类，使得类内对象之间的距离最大,而类之间的距离最小。使用方法：Idx=Kmeans(X,K)[Idx,C]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD]=Kmeans(X,K) [Idx,C,sumD,D]=Kmeans(X,K) […]=...
机器学习实战—K-均值聚类算法
聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一簇中，簇内的对象越相似，聚类的效果越好。 K-均值聚类算法，它可以发现K个不同的簇，且每个簇的中心采用簇中所含值的均值计算而成。簇识别概念：假定有一些数据，现在将相似数据归到一起，簇识别会告诉我们这些簇到底都是些什么，聚类与分类的最大不同在于，分类...
聚类算法：K-means 算法(k均值算法)
k-means算法： 第一步：选$K$个初始聚类中心，$z_1(1),z_2(1),\cdots,z_k(1)$，其中括号内的序号为寻找聚类中心的迭代运算的次序号.聚类中心的向量值可任意设定，例如可选开始的$K$个模式样本的向量值作为初始聚类中心。 第二步：逐个将需分类的模式样本$\...
K-均值聚类算法的原理与实现
K-均值聚类算法的原理与实现聚类是一种无监督的学习，它将相似的对象归到同一个簇中，聚类方法几乎可以应用于所有对象，簇内的对象越相似，聚类的效果越好，本文主要介绍K-均值聚类的算法，之所以称之为K-均值是因为它可以发现k个不同的簇，并且每个簇的中心采用簇中所含的值的均值计算而成K－均值聚类算法 优点...
K均值聚类算法的MATLAB实现
1.K-均值聚类法的概述 之前在参加数学建模的过程中用到过这种聚类方法，但是当时只是简单知道了在matlab中如何调用工具箱进行聚类，并不是特别清楚它的原理。最近因为在学模式识别，又重新接触了这种聚类算法，所以便仔细地研究了一下它的原理。弄懂了之后就自己手工用matlab编程实现了，最后的结果还...
机器学习算法与Python实践之（五）k均值聚类（k-means）
机器学习算法与Python实践这个系列主要是参考《机器学习实战》这本书。因为自己想学习Python，然后也想对一些机器学习算法加深下了解，所以就想通过Python来实现几个比较常用的机器学习算法。恰好遇见这本同样定位的书籍，所以就参考这本书的过程来学习了。机器学习中有两类的大问题，一个是分类，一个是...
【算法】K-Means聚类算法（k-平均或k-均值）
1.聚类算法和分类算法的区别a)分类分类(Categorization or Classification)就是按照某种标准给对象贴标签(label)，再根据标签来区分归类。举例：假如你有一堆动物的头像图片样本，想把它们进行分类，分成：猫，狗，鱼等。当在有新的动物图片进来之后，能够自动的识别出属于哪...